Test veri seti nedir?
Makine öğrenimi bağlamında bir test veri kümesi, eğitilmiş bir makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir veri alt kümesidir. Modeli eğitmek için kullanılan eğitim veri setinden farklıdır. Test veri setinin amacı, testin ne kadar iyi sonuç verdiğini değerlendirmektir.
K-means algoritması tarafından tanımlanan grupları "hayatta kalan" sütunuyla nasıl karşılaştırırız?
K-means algoritması tarafından tanımlanan grupları Titanic veri setindeki "survived" sütunuyla karşılaştırmak için, kümeleme sonuçları ile yolcuların gerçek hayatta kalma durumları arasındaki yazışmayı değerlendirmemiz gerekir. Bu, doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi çeşitli performans ölçütleri hesaplanarak yapılabilir. Bu ölçümler içgörü sağlar
- Yayınlandığı Yapay Zeka, Python ile EITC/AI/MLP Machine Learning, Kümeleme, k anlamına gelir ve ortalama kayma, K titanik veri kümesiyle anlamına gelir, Sınav incelemesi
Cloud Endpoints hızlı başlangıç eğitiminde API'ye yapılan her istek için hangi bilgiler günlüğe kaydedilir?
Cloud Endpoints hızlı başlangıç eğitiminde, API'ye yapılan her istek için çeşitli bilgiler günlüğe kaydedilir. Bu günlükler, API'nin kullanımı ve performansı hakkında değerli bilgiler sağlayarak geliştiricilerin uygulamalarını etkili bir şekilde izlemesine ve sorunlarını gidermesine olanak tanır. Her istek için günlüğe kaydedilen bilgileri ayrıntılı olarak inceleyelim. 1. Talep
Bir makine öğrenimi modelinin performansını ölçmede değerlendirme verilerinin rolü nedir?
Değerlendirme verileri, bir makine öğrenimi modelinin performansını ölçmede çok önemli bir rol oynar. Modelin ne kadar iyi performans gösterdiğine dair değerli bilgiler sağlar ve verilen sorunu çözmedeki etkinliğinin değerlendirilmesine yardımcı olur. Google Cloud Machine Learning ve Machine Learning için Google araçları bağlamında değerlendirme verileri,